項目 進行並行流時要小心

Java 和競爭：

• Java 始終處於促進並發程式設計的最前沿，自 1996 年以來提供本機執行緒支持，並不斷發展以包含 java.util.concurrent 和 fork-join 框架等函式庫。

流與並行性：

• 隨著 Java 8 中流的引入，透過一次呼叫parallel() 方法就可以輕鬆並行化操作。然而，即使很容易，編寫正確且快速的並發程序仍然具有挑戰性。

效能與失敗：

• 流管道的粗心並行化可能會導致效能和活動失敗（程式無法完成）。給出的範例表明，並行化流可能會導致 CPU 使用率顯著增加，但沒有明顯的結果。

啟發式與限制：

• 如果用於分割工作的啟發式方法不合適，串流並行化可能會失敗，特別是在 Stream.iterate 和 limit 等操作中，計算額外元素的成本可能非常高。

理想的資料結構：
ArrayList、HashMap、HashSet、ConcurrentHashMap、陣列和範圍上的串流更適合併行化，因為可以輕鬆地在執行緒之間劃分工作並且具有良好的引用局部性。

終端操作：

• 並行執行的有效性也取決於流的終端操作。歸約作業（例如reduce、min、max、count和sum）以及短路操作（例如anyMatch、allMatch和noneMatch）更適合併行性。

嚴格規格：

• 平行管道中使用的函數必須是關聯的、互不干擾的和無狀態的。違反這些規則可能會導致不正確的結果或災難性的失敗。

執行訂單：

• 並行化管道可能會使輸出變得混亂，並且可能需要像 forEachOrdered 這樣的操作來保持順序。

合理的平行性：

• 只有在有充分理由的情況下才會並行化流。並行性不足可能會導致崩潰或效能不佳。始終在並行化之前和之後測量性能，以確保其有益。

效果範例：

• 一個簡單的範例表明，並行化 π(n) 計算將執行時間從 31 秒減少到 9.2 秒，這表明並行性在某些場景下是高效的。

SplitableRandom 的使用：

• 對於平行隨機數流，優先選擇 SplittableRandom 而不是 ThreadLocalRandom 或 Random，因為它是專門為此用途而設計的，並提供更好的性能。

結論：

• 如果沒有充分的理由相信這樣做可以保持計算精度並提高速度，請勿嘗試並行化流管道。在將並行性應用於生產程式碼之前，執行嚴格的測試以驗證並行性是否合理。

範例
1.順序與順序流範例並行

• 此範例示範了順序流和平行流之間的效能差異。 ParallelStreamExample.java

2。低效率使用parallel()的範例

• 此範例展示了並行化如何導致意外行為。 InefficientParallelStream.java

3。高效率使用parallel()的範例

• 這個例子展示了並行化實際上可以提高效能的情況。 高效率並行流，java

4。並行流的安全缺陷範例

• 此範例示範了並行使用時，實作不當的歸約操作可能會失敗。 ParallelStreamSafetyExample.java

5。並行流的 SplittableRandom 範例

• 此範例示範如何在平行流中使用 SplittableRandom 以獲得更好的效能。 SplittableRandomExample.java

這些範例有助於說明並行化的有用之處，也顯示了不加區別地使用 parallel() 的潛在風險。

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